1. Wstęp

1.1 Co to jest PISA?

PISA, czyli Programme for International Student Assessment to międzynarodowe badanie, którego zadaniem jest uzyskanie porównywalnych danych o umiejętnościach oraz samoocenie uczniów którzy ukończyli 15 rok życia.

W badaniu PISA wyróżniono trzy podstawowe dziedziny: czytanie i interpretacja (ang. reading literacy), matematyka (mathematical literacy) i rozumowanie w naukach przyrodniczych (scientific literacy).

Badanie realizowane jest regularnie co trzy lata, począwszy od 2000r.

1.2 PISA 2018

W badaniu PISA 2018 uczestniczyło 79 krajów, a liczba przebadanych uczniów przekroczyła 660 tys. Polskę reprezentowało 5653 uczniów z 227 szkół. Testy umiejętności podzielone były na trzy kategorie:

  1. Czytanie i rozumienie
  2. Matematyka
  3. Nauki przyrodnicze

, w których każdy z badanych mógł dostać indywidualną ocenę za rozwiązanie testu. Oprócz badań umiejętności badanie PISA obejmowało także różne aspekty życia takie jak poczucie swojej wartości, wysokość samooceny, poziom satysfakcji w życiu, cel w życiu oraz wiele innych

Raport w pełni poświęcony jest tematowi satysfakcji z życia u uczniów, oraz czynnikom, które na to wpływają.

Każdy z badanych uczniów otrzymał pytanie: W Skali od jeden do dziesięciu zaznacz na ile jesteś usatysfakcjonowany ze swojego życia oraz mógł odpowiedzieć tylko jedną odpowiedzią: 1,2,3,…,10

2. Eksploracja oraz wizualizacje

2.1 Wyniki satysfakcji z życia u uczniów

Na poniższym wykresie interaktywnym obserwować możemy wyniki badania poziomów satysfakcji u uczniów dla kazdego z poszczególnych krajów, które weszły w skład ankietyzowanych w 2018 roku. Poziom satysfakcji na osi poziomej oznacza poziom jak bardzo uczeń czuje się usatysfakcjonowany ze swojego życia w skali od 1 do 10, a procenty na osi pionowej oznaczają częstość występowania tego poziomu w stosunku do wszystkich 10 poziomów.

satysfakcja <- read.csv("satysfakcja_zycia.csv", header=FALSE, sep=";")
colnames(satysfakcja) = c("Kraje","1","2","3","4",
                          "5","6","7","8","9","10")
satysfakcja <- satysfakcja[!apply(satysfakcja == "m",1,any), ]
satysfakcja <- tidyr::gather(satysfakcja, key = "poziom_satysfakcji",
                              value = "procent", -Kraje) %>%
  mutate(procent = as.numeric(gsub(",", ".", procent)))

fig <- plot_ly(data = satysfakcja, x = ~poziom_satysfakcji, y=~procent,
               frame = ~Kraje, type = "bar") %>%
  animation_button( x = 0, y = -0.2, xanchor = "right", yanchor = "bottom" ) %>%
  layout(
    title = "PISA 2018 badanie satysfakcji u uczniów",
    xaxis = list(title = "",
                 categoryorder = "array",
                 categoryarray = ~poziom_satysfakcji),
    yaxis = list(title = "procent ze wszystkich studentów", range=c(0,60)),
    showlegend = FALSE
  ) %>%
  animation_slider(currentvalue = list(prefix = "Kraj: ", 
                                       font = list(color="blue")))
fig

2.2 Co wpływa na satysfakcję uczniów w poszczególnych krajach?

Poniżej przedstawione zostały dwa wykresy interaktywne, które pokazują jak bardzo uczniowie są usatysfakcjonowani ze swojego życia w zależności od różnych wskaźników. Na pierszym wykresie badany jest wpływ zamożności kraju. Na drugim zaś wpływ wielkości populacji kraju.

countries <- read.csv("countries of the world.csv")
countries_data <- countries %>% select(Country,Region,Population,GDP....per.capita.) %>%
  mutate(Country = trimws(Country))
colnames(countries_data) <- c("Kraje","Region","Populacja","GDP")

res <- na.omit(left_join(x=satysfakcja, y=countries_data, by = c("Kraje"))) %>%
  mutate(poziom_satysfakcji = as.numeric(poziom_satysfakcji),
         czy_zamozne = ifelse(GDP>12000, "Tak", "Nie"),
         czy_duze = case_when(Populacja<10000000 ~ "Małe",
                              Populacja>10000000 & Populacja<30000000 ~ "Średnie",
                              Populacja>3000000 ~ "Duże"))

plot_ly(
  data = res, 
  x = ~procent,
  y = ~poziom_satysfakcji,
  colors = "Set1",
  type = "scatter",
  color=~czy_zamozne
) %>%
  layout(
    title = "Badanie satysfakcji u uczniów w zależności od zamożności Kraju <br> Czy kraj jest zamożny?",
    yaxis = list(title="poziom satysfakcji"))
plot_ly(
  data = res, 
  x = ~procent,
  y = ~poziom_satysfakcji,
  colors = "Set2",
  type = "scatter",
  color=~czy_duze
) %>%
  layout(
    title = "Badanie satysfakcji u uczniów w zależności od wielkości populacji <br> Jak duża jest populacja kraju?",
    yaxis = list(title="poziom satysfakcji"))

Można zauważyć, że wbrew intuicji, to w krajach mniej zamożnych satysfakcja ze swojego życia jest wyżej oceniana przez uczniów. W krajach zamożnych największy odsetek dzieci zaznaczało swoją ocenę satysfakcji na 7,8 zaś na 10 diametralnie mniej niż w krajach niezamożnych. Powodami niższych wyników w krajach zamożnych mogą być: cięższa edukacja, mniej czasu wolnego u dzieci, presja społeczeństwa rodziców oraz wyidealizowany obraz ucznia. Dodatkowo warto zauważyć, że wielkość populacji nie ma znaczącego wpływu na wysokość satysfkacji u dzieci, a w każdym z badanych wielkości populacji wyniki rozkładają się równomiernie.

2.3 Region zamieszkania, a poziom satysfakcji u uczniów

Poniżej na interaktywnym wykresie skrzynkowym przedstawiona została zależność pomiędzy regionem w jakim zamieszkują uczniowie oraz dwoma skrajnymi ocenami poziomu satysfakcji. (To znaczy tylko Ci uczniowie którzy zaznaczali 1 albo Ci którzy zaznaczali 10). Na tej podstawie można zaobserwować, gdzie uczniowie są stosunkowo najbardziej usatysfakcjonowani i najmniej.

countries <- read.csv("countries of the world.csv")
countries_data <- countries %>% select(Country,Region,Population,GDP....per.capita.) %>%
  mutate(Country = trimws(Country))
colnames(countries_data) <- c("Kraje","Region","Populacja","GDP")

res <- na.omit(left_join(x=satysfakcja, y=countries_data, by = c("Kraje"))) %>%
  mutate(poziom_satysfakcji = as.character(poziom_satysfakcji)) %>%
  filter(poziom_satysfakcji %in% c(1,10))

plot_ly(
  data = res, 
  x = ~procent,
  y = ~Region,
  color = ~poziom_satysfakcji,
  colors = "Set1",
  type = "box"
) %>%
  layout(
    title = "Badanie satysfakcji u uczniów w zależności od regionu na świecie",
    yaxis=list(title=""))

Ciekawe obserwacje możemy zauważyć w przypadku europy zachodniej. To tutaj procentowy rozrzut najniższego poziomu satysfakcji jest największy spośród wszystkich regionów, a w przypadku najwyższego poziomu kwartyle wypadają najgorzej spośród pozostałych regionów oprócz jedynie Azji i krajów bałtyckich, co oznacza, że w Europie zachodniej uczniowie są prawdopodobnie najmniej usatysfakcjonowani z życia, co może potwierdzać poprzednie wnioski związane z zamożnością krajów. Ponadto uczniowie w krajach Azji oraz w krajach bałtyckich także mają niskie poczucie swojej satysfakcji z życia. Regionem, w którym najwyższy poziom satysfakcji wychodzi procentowo najlepiej, jest region C.W. OF IND. States (pol. Wspólnota Niepodległych Państw), w skład, krórych wchodzą Armenia, Azerbejdżan, Białoruś, Kazachstan, Kirgistan, Mołdawia, Rosja, Tadżykistan, Ukraina i Uzbekistan. To tam mediana jak i kwartyle procentów występowania tego poziomu satysfakcji są najwyższe, zatem jest to region, w którym uczniowie mogą być najbardziej usatysfakcjonowani ze swojego życia.

2.4 Wykres przedstawiający poziom satysfakcji uczniów w USA oraz w krajach niezamożnych

Z powodu iż USA uchodzi za kraj, gdzie presja nauki jest jedną z najwyższych na świecie porównamy ten kraj z krajami, które uchodzą za niezamożne, oraz tymi gdzie satysfakcja poziomu uczniów była największa, czyli z krajami ze Wspólnoty Niepodległych Państw. Na poniższym wykresie interaktym przedstawione zostały trzy zmienne: poziom satysfakcji, procent uczniów zaznaczający ten poziom oraz wartość produktu krajowego brutto. Kolorami odzielone zostało USA oraz kraje ze wspólnoty.

library(stringi)
countries <- read.csv("countries of the world.csv")
countries_data <- countries %>% select(Country,Region,Population,GDP....per.capita.) %>%
  mutate(Country = trimws(Country))
colnames(countries_data) <- c("Kraje","Region","Populacja","GDP")

res <- na.omit(left_join(x=satysfakcja, y=countries_data, by = c("Kraje"))) %>%
  mutate(poziom_satysfakcji = as.numeric(poziom_satysfakcji)) %>%
  filter(stringi::stri_trim(Region) %in% c("NORTHERN AMERICA","C.W. OF IND. STATES"))

plot_ly(
  data = res, 
  x = ~procent,
  y = ~GDP,
  z = ~poziom_satysfakcji,
  color = ~Region,
  colors = "Set2",
  type = "scatter3d"
) %>%
  layout(
    title = "Badanie satysfakcji u uczniów w USA oraz w krajach niezamożnych na świecie",
    yaxis=list(title=""))

Oczywiście USA jest znacznie bogatszym krajem od krajów wspólnoty, co potwierdza pozostałe wnioski. Łatwo zauważyć jak rozkłada się poziom satysfakcji u uczniów tych dwóch regionów.

4. Podsumowanie

Poczucie satysfakcji z życia u dzieci jest niezmiernie ważnym aspektem, ponieważ wpływa na ich przyszłość, kariere i pewność siebie. Na podstawie badania widzimy, że wśród nich występuje stosunkowo niskie poczucie satysfakcji. Głównymi skupiskami obniżonego poczucia satysfkacji u uczniów okazują się być kraje zamożne z regionów takich jak Europa zachodnia, kraje bałtyckie oraz północna Ameryka. Wpływa na to cięższa edukacja, presja społeczeństwa rodziców oraz mała ilość czasu wolnego, aby dzieci mogły rozwijać swoje pasje. Podsumowując wnioski z wizualizacji, widzimy że w krajach zamożnych obniżony jest poziom satysfakcji z życia u dzieci kosztem wypracowania u nich lepszych umiejętności, co może prowadzić do niebiezpiecznych sytuacji wypalenia zawodowego, braku pewności siebie, myśli samobójczych już na tak młodym poziomie życia jak wiek 15 lat.